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智能合规质检 Compliance

多找出2到10倍的合规风险

智能合规质检 Compliance,多找出2到10倍的合规风险

不同于基于“关键词+正则”的传统方案,循环智能提供高准确率和召回率的“非正则”方案,结合独家的“违规率排序”功能,可助力质检员多找出2~10倍违规对话

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传统正则 vs AI非正则

  • 整体对比

  • 技术原理

  • 核心指标

  • 生产成本

  • 效果对比

  • 整体对比
    • 传统的关键词和正则方案已经不够用了——既找不全,也找不准。通过引入非正则,即AI机器学习的方案,企业在语音和文本的质检工作中,可以大幅提升工作效率,同时降低前期生产和后期的正则代码维护成本。

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  • 技术原理
    • 从原理上看,传统关键词和正则表达式是字符级别的,需要查找具体的字或词;非正则方案(AI质检模型)则是句子级别的,首先需要通过人工标注上千条数据训练质检项模型,然后通过模型判断一个新的对话是否命中了该模型。

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  • 核心指标
    • 召回率,即是否“找得全”;准确率,即是否“找得准”。与传统正则方案相比,基于AI算法模型的非正则方案,在召回率上具备显著优势,这意味着非正则方案可以找得更多潜在的违规项,帮助企业降低违规风险。

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  • 生产成本
    • 与大家的固有认知相反,AI质检项具备更低的生产和维护成本,因为AI质检项的生产通常仅需要一个无任何基础的普通人进行一天的标注(两三千条);而编写和维护正则代码库,则需要既懂业务又懂正则的专业人才,花费一周的调试时间才行。

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  • 效果对比
    • 以质检项“过度承诺”为例,传统正则的方案找出了 174 条正确的违规对话,而新的非正则方案则找出了 1596 条。找出的违规项越多,遗留的风险就越小,从风险指数的角度看,非正则方案将风险降低至 1/9。

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产品优势与亮点

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    AI质检项训练

    AI质检项需提供录音或文本数据,进入标注工厂进行人工标注,训练该语义标签的分类器模型

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    创新的流程质检

    先识别场景,再识别在该场景下,员工是否按照标准作业流程(SOP)的要求进行沟通


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    独有的违规值排序

    通过机器学习算法,计算整通对话违规的概率,生成违规值,帮助复检员高效抽检

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    丰富的自定义字段

    支持接入丰富的企业自定义字段,实现多通对话的关联质检等功能

海量应用场景,助力企业合规体系再升级

为什么选择循环智能

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集成对接
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价值落地
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部署运维
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    更低成本的集成对接
    • 丰富的上下游系统对接经验:CRM、CallCenter、产品库等

    • 提供IT咨询服务,支持私有化定制

    • 即插即用的SDK模块

    • 标准化API数据接口

    • 丰富的最佳对接实践/案例

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    更便捷的部署运维
    • 服务期内免费升级,支持跨版本升级

    • 微服务架构/高可用/支持动态扩容

    • 自动化部署/容器化部署

    • 三级等保认证,数据安全更有保障

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    更快的价值落地
    • 丰富的行业实践与成功经验

    • 专属交付团队,以业务成功为导向的交付标准

    • 全方位的销售数字化咨询服务

    • 行业专家全程陪伴式业务增长咨询服务

    • 提供销售素材供应服务和内容挖掘服务

众多行业客户的信赖

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